Monétisation des données

La croissance exponentielle des données IoT, combinée au développement du big data et de l’analytics, représente un potentiel de monétisation très attractif. Toutefois, du moins à court terme, l’utilisation des données pour chacun des verticaux de l’IoT permet plus de réaliser des économies de coûts (de l’ordre de 1 %) que de générer de nouveaux revenus.

Les données générées et utilisées dans les solutions IoT proviennent de différentes sources, internes et externes (comme celles issues d’API tierces). Il est également possible d’agréger des données pour en produire de nouvelles. Les données utiles sont souvent bloquées – ou du moins contrôlées – par ceux qui les détiennent, parce qu’elles constituent pour eux un élément de différenciation important. C’est le cas pour les grands acteurs OTT (comme Facebook) mais aussi pour les principaux acteurs IoT, qui possèdent des données pertinentes spécifiques à leur propre vertical IoT.

Les marchés IoT se développent par vertical, mais ils partagent une même difficulté de monétisation

Le marché de l’IoT se développe principalement par vertical, bien qu’utilisant des technologies comparables mais de normes et de sous-technologies différentes. En conséquence, la valorisation des données IoT se développera, elle aussi, par vertical, au moins à court/moyen terme. Les perspectives de développement seront d’autant plus fortes que le nombre d’objets – et donc le volume de données – sera élevé.

La monétisation viendra aussi de la capacité de générer de nouvelles données, à croiser avec des données déjà existantes, ouvrant la voie vers de nouvelles possibilités d’optimisation interne et vers des modèles économiques de “servicisation” (XaaS). Toutefois, la plupart des entreprises peinent encore à définir ces nouveaux modèles et à dépasser le stade de la faisabilité.

De nouveaux revenus espérés, mais en réalité la valeur des données IoT provient des économies de coûts

Ainsi, à court/moyen terme, la monétisation des données IoT proviendra plutôt de la réalisation d’économies de coûts que de la création de nouveaux revenus, avec des caractéristiques différentes selon les verticaux. À titre d’exemple, les utilities s’appuient en grande partie sur des plans nationaux de déploiement de compteurs intelligents permettant de réduire les coûts de main-d’œuvre, mais les opportunités de générer de nouveaux revenus sont faibles. Même pour le secteur automobile, considéré souvent comme le vertical le plus prometteur, avec des services de données qui sont déjà en place, les opportunités actuelles de génération de revenus restent éclipsées par les avantages en termes d’économies de coûts.

Selon l’IDATE DigiWorld, les données IoT permettront de réaliser des économies de coûts estimées à 1 % des revenus totaux de chacun des verticaux (services publics, automobile, santé), alors que la génération de nouveaux revenus basés sur les données permettra d’accroître les revenus totaux de chaque marché de moins de 0,5 %.

 
Le marché de l'IoT devrait croître par vertical
Communication market excluded (i.e. smartphones, tablets, connected TV, laptops, PCs)
Source: IDATE DigiWorld in "IoT markets"
 
La donnée au cœur de l'IoT
Principaux cas d'usage du big data pour les données issues de l'IoT, par les acteurs verticaux
Infrastructure
(network, factories, inventory, logistics)
Products and associated services Customer management
Internal use
(no third party involved
Optimisation of infrastructure and logistics (potentially real time) Improvements of products and services based on customer feedback

Development of new products

Customer care
Increased sales of existing products (upselling, cross-selling)

Development of new services associated with products (servicisation)

Churn prevention

Fraud detection
Intermediation for third parties Insights on infrastructure performance to optimise their choices APIs around added value data

Billing
Ad networks

Recommendations and sales of third-party products (reseller, trusted third party, trust-centric provider)
Sales to third parties Insights and aggregated data sales
Source: IDATE DigiWorld in ''Data monetisation in IoT''